Transformer 编码器做预测
时间: 2024-01-10 11:21:12 浏览: 125
Transformer 编码器并不直接用于预测,它主要用于将输入的历史时间序列进行编码和提取特征。编码器将输入序列中的每个时间步骤转换为一个高维向量表示,这些向量表示包含了输入序列的上下文信息。这些向量表示可以被传递给解码器,用于生成预测结果。
解码器部分使用注意机制与编码器连接,通过关注输入序列中最有用的历史值,解码器可以更好地预测未来的价值。注意机制允许解码器在生成每个时间步的预测时,根据输入序列中不同时间步的重要性进行加权。
总结起来,Transformer 编码器通过将输入序列进行编码和提取特征,为解码器提供了上下文信息,帮助解码器更好地预测未来的价值。
相关问题
Transformer编码器
VIT(Vision Transformer)是一种基于Transformer结构的视觉编码器模型。它将图像分割为一系列的图像块(patches),然后将这些图像块转换为序列数据,再通过Transformer模型进行处理。
VIT的编码器结构主要包括以下几个部分:
1. 图像块分割:将输入图像分割为固定大小的图像块,通常是将图像划分为非重叠的块。
2. 嵌入层(Embedding):将每个图像块映射到一个低维特征向量,常用的方式是通过一个线性变换将每个图像块的像素值转换为一个固定大小的向量。
3. 位置编码(Positional Encoding):为了保留序列的位置信息,在嵌入特征向量中添加位置编码,使得不同位置的图像块可以在模型中进行区分。
4. Transformer编码器层:VIT使用多层Transformer编码器来处理嵌入特征向量序列。每个Transformer编码器层由多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention)、前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)和残差连接(Residual Connections)组成。
5. 全局平均池化(Global Average Pooling):为了得到整个图像的表示,对最后一个Transformer编码器层的输出进行全局平均池化操作,将序列数据转换为一个固定维度的向量表示。
6. 分类层:将全局平均池化的输出连接到一个分类层(通常是一个全连接层),用于进行最终的分类预测。
总结起来,VIT的编码器结构可以看作是将图像块分割、嵌入、位置编码和多层Transformer编码器结合起来,最后通过全局平均池化和分类层进行预测。这种结构使得VIT能够在视觉任务中取得很好的性能。
transformer编码器和解码器
Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型,广泛应用于自然语言处理任务中,如机器翻译、文本生成等。它由编码器和解码器两部分组成。
编码器负责将输入序列转换为一系列高维表示,其中每个输入位置都会与其他位置进行交互。编码器由多个相同的层堆叠而成,每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制允许模型在处理每个位置时,能够关注输入序列中其他位置的信息,从而捕捉到全局的上下文信息。前馈神经网络则通过两个线性变换和激活函数来对每个位置的表示进行非线性变换。
解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果,逐步生成目标序列。解码器也由多个相同的层堆叠而成,每个层包含多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制用于关注解码器中不同位置的信息,编码器-解码器注意力机制则用于关注编码器输出的信息。通过这种方式,解码器能够在生成每个位置的输出时,同时考虑输入序列和之前已生成的部分输出。
Transformer模型的优势在于能够并行计算,因为每个位置的表示都可以独立计算,而不需要像循环神经网络那样依次处理。此外,注意力机制使得模型能够更好地捕捉长距离依赖关系。
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